def quantile_loss(q, y_true, y_pred): error = y_true - y_pred return K.mean(K.maximum(q * error, (q - 1) * error), axis=-1)

对于给定的分位数 `q`，`y_true`表示真实值，`y_pred`表示预测值。在这个定义的分位数损失函数中，首先计算了真实值与预测值之间的差异 `error = y_true - y_pred`。

然后，使用Keras的`backend`模块进行计算。`K.maximum(q * error, (q - 1) * error)`部分根据差异的正负情况选择了一个较大的值。如果 `error >= 0`，则使用 `q * error`，否则使用 `(q - 1) * error`。这样可以确保损失函数对于预测值高于真实值和低于真实值的情况都能正确计算。

最后，使用 `K.mean()` 函数计算所有样本的平均损失，并通过 `axis=-1` 参数指定在最后一个维度上进行求平均。这样得到的结果就是分位数损失函数的值。

请注意，这个定义是基于TensorFlow 2.x版本和Keras后端。如果您使用的是旧版本的TensorFlow或其他深度学习框架，请根据相应框架的文档进行调整。